Критерий для анализа сверхмалых выборок, выборки из 3 значений. Применение стат. анализа Опции

[Vitek_22]

Салют! Столкнулся с проблемой сравнения двух выборок, в каждой из которых по 3 значения. Это результаты иммуноблоттинга (определение концентрации целевого белка в пробе) очень ценных образцов, полученных от трансгенных животных. Но их - образцов, было всего 3 для каждой из групп (2 группы: интактная и подвергнутая воздействию исследуемого фактора). Покопавшись в литературе, нашёл статьи, где есть такие выборки и авторы как ни в чём не бывало используют t-критерий Стьюдента для сравнения средних. Нашёл статьи, где используют U-критерий Манна-Уитни... Скажем так, в биологии 3 образца - это нормально для публикации, если речь идёт об особо ценном и сложнополучаемом биоматериале (к примеру как у меня, когда животные практически не дают потомства). Т.е. представить эти данные можно и не стыдно. Но вот как сравнить, как показать, что эти выборки отличаются статистически значимо, иными словами, что наш исследуемый фактор значимо повлиял на концентрацию целевого белка?
Почитал ещё о таком методе, как ресамплинг или бутстреп, когда объём выборки искусственно увеличивают. Ну, не знаю насколько это правильно... также не нашёл софт и чёткого понимания как это сделать у меня нет.
Работаю в проге Statistica 12

Посоветуйте, как всё же обработать эти данные. Вот пример исходных цифр:
Выборка 1:
221,60112
305,217725
295,251684

Выборка 2:
371,3313
397,452722
437,212724

[Vitek_22]

тов. Игорь, можете привести эти две выборки по 3 значения? Я скачал в djva эту книгу, но на 116 стр есть только выборки: [4,9,12] и [5,11,17], сравнение которых даёт p=0,6


Тов. ИНО,
Можете привести выборки объёмом 3, которые дадут p=0,05 или p<0,1 ?

Вот, я попросил коллегу проверить в R с модулем на питоне (в сети этот модуль есть - называется coin), и собственно в питоне есть Фишер-Питман в стандартной библиотеке (fisher_pitman_test в библиотеке SciPy,) - я лично с её использованием посчитал... собственно, не я, а компьютер, руками там вообще ничего не правил - всё уже реализовано в библиотеке - только подсунь выборки. Наконец, я попросил посчитать ИИ фишера-питмана в "ручном режиме", перебрав все комбинации и приведя их, чтоб я видел правильно ли он перебирает... Не выходит там 0,03. 0,1 мне дали все 3 попытки!
Вывод - не надо верить всему, что написано в книгах. Сегодня любой может написать код и компьютер всё за него посчитает. Не доверять - нет причин.

P.S. Эра спецсофта для статистики канула в Лету, я перешёл на питон и теперь всё считаю там. Что есть в программе Statistica от Statsoft - проверил, всё совпадает, считает чётко. Чего нет - проверил на выборках из статей (тот же Фишер-Питман, Бруннер-Мюнцель (включая перестановочный варианта), Йена, Уэлча, Бутстрэп с коррекцией смещения и ускорением и т.д.) - всё совпало с литературой, конечно, перестановочные тесты немного отличаются - на пару %, но это для них нормально.

Сообщение отредактировал Vitek_22 - 8.08.2025 - 21:04